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JavaScript深度學習/圖靈程序設計叢書

  • 作者：蔡善清//(美)斯坦利·比列斯奇//埃里克·D.尼爾森//弗朗索瓦·肖萊|責編:溫雪|譯者:程澤
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115561145
  • 出版日期：2021/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：408
人民幣：RMB 129.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書教你使用TensorFlow.js構建強大的JavaScript深度學習應用程序。本書作者均是谷歌大腦團隊的資深工程師，也是TensorFlow.js的核心開發人員。你將了解JavaScript與深度學習結合的獨特優勢，掌握客戶端預測與分析、圖像識別、監督學習、遷移學習、強化學習等核心概念，並動手在瀏覽器中實現電腦視覺和音頻處理以及自然語言處理，構建並訓練神經網路，利用客戶端數據優化機器學習模型，開發基於瀏覽器的互動式遊戲，同時為深度學習探索新的應用空間。你還可以獲得深度學習模型構建過程中不同問題所涉及的策略和相關限制的實用知識，同時了解訓練和部署這些模型的具體步驟以及重要的注意事項。
    本書適合對深度學習感興趣的Web前端開發人員和基於Node.js的開發人員閱讀。
作者介紹
蔡善清//(美)斯坦利·比列斯奇//埃里克·D.尼爾森//弗朗索瓦·肖萊|責編:溫雪|譯者:程澤
目錄
第一部分  動機和基本概念
  第1章  深度學習和JavaScript
    1.1  人工智慧、機器學習、神經網路和深度學習
      1.1.1  人工智慧
      1.1.2  機器學習：它和傳統編程有何不同
      1.1.3  神經網路和深度學習
      1.1.4  進行深度學習的必要性
    1.2  為何要結合JavaScript和機器學習
      1.2.1  用Node.js進行深度學習
      1.2.2  JavaScript生態系統
    1.3  為何選用TensorFlow.js
      1.3.1  TensorFlow、Keras和TensorFlow.js的前世今生
      1.3.2  為何選用TensorFlow.js
      1.3.3  TensorFlow.js在全球的應用情況
      1.3.4  本書中的TensorFlow.js知識
    1.4  練習
    1.5  小結
第二部分  深入淺出TensorFlow.js
  第2章  TensorFlow.js入門：從簡單的線性回歸開始
    2.1  示例1：用TensorFlow.js預測下載任務所需時間
      2.1.1  項目概覽：預測下載任務所需時間
      2.1.2  關於代碼清單和控制台交互的注意事項
      2.1.3  創建和格式化數據
      2.1.4  定義簡單的模型
      2.1.5  使模型擬合訓練集
      2.1.6  用經過訓練的模型進行預測
      2.1.7  示例1小結
    2.2  model.fit()內部原理剖析：示例1中的梯度下降演算法
      2.2.1  直觀理解梯度下降演算法優化
      2.2.2  探索梯度下降演算法的內部原理：反向傳播演算法
    2.3  示例2：涉及多個輸入特徵的線性回歸
      2.3.1  波士頓房價數據集
      2.3.2  從GitHub獲取並運行波士頓房價預測項目
      2.3.3  讀取波士頓房價數據
      2.3.4  準確定義波士頓房價問題
      2.3.5  線性回歸前的準備工作：數據標準化
      2.3.6  對波士頓房價數據集進行線性回歸
    2.4  如何理解模型
      2.4.1  解釋習得的權重
      2.4.2  獲取模型內部權重
      2.4.3  關於可解釋性的注意事項
    2.5  練習
    2.6  小結
  第3章  添加非線性：升級加權和
  第4章  用convnet識別圖像和音頻
  第5章  遷移學習：復用預訓練的神經網路
第三部分  TensorFlow.js高級深度學習
  第6章  處理數據
  第7章  可視化數據和模型
  第8章  欠擬合、過擬合，以及機器學習的通用流程

  第9章  針對序列和文本的深度學習
  第10章  生成式深度學習
  第11章  深度強化學習的基本原理
第四部分  總結與結語
  第12章  模型的測試、優化和部署
  第13章  總結與展望
附錄A  安裝tfjs-node-gpu及其依賴（圖靈社區下載）
附錄B  TensorFlow.js張量及運算的簡明教程（圖靈社區下載）
術語表（圖靈社區下載）

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